在电商高峰期（如双十一、双十二、黑五等促销活动期间），网站需要承载大量并发访问请求，如何在现有硬件条件下，通过合理调优 Apache Tomcat，使其在 CentOS 7 上稳定支撑高并发负载，是提升电商平台性能的核心运维技术之一。A5数据在本文中基于实际生产环境案例，以具体参数、技术细节、实现方法和性能评测为导向，逐步讲解如何从 Tomcat 配置、JVM 参数、操作系统内核和网络层面进行全面优化。
一、香港服务器www.a5idc.com环境与测试硬件配置说明
| 项目 | 配置 |
|---|---|
| 操作系统 | CentOS 7.9 (内核 3.10.0‑1160) |
| Apache Tomcat | Apache Tomcat 9.0.73 (NIO Connector) |
| Java 虚拟机 | OpenJDK 11.0.18 |
| CPU | Intel Xeon Silver 4214R @ 2.40GHz (12 Cores/24 Threads) |
| 内存 | 64 GB DDR4 |
| 存储 | 1× 1TB NVMe SSD |
| 网络 | 1 Gbps 公网带宽 |
| 数据库 | MySQL 8.0 集群（物理机） |
| 压测工具 | Apache JMeter 5.6 |
说明：
- 本文针对电商核心业务（如商品详情页、下单 API）进行 Tomcat 调优；
- 所有参数调优均在非业务高峰时段先在测试环境验证，再逐步下发到生产环境。
二、优化前基础性能测试
优化前使用 JMeter 模拟并发访问（虚拟用户数 500，Ramp‑Up 60 s），测试电商首页及下单 API，结果如下：
| 指标 | 未优化 |
|---|---|
| 平均响应时间 | 750 ms |
| 95% 响应时间 | 1,320 ms |
| 吞吐量（Requests/sec） | 480 |
| 错误率 | 3.4% |
可见在 500 并发下响应延迟偏高且出现错误（主要为连接超时、请求拒绝）。
三、Tomcat 配置优化
3.1 选择高性能 Connector
默认 Tomcat 使用 BIO 或 NIO 作为 Connector，在高并发场景下推荐使用 NIO2 或 APR（如果编译了 Tomcat Native）：
xml
<Connector port="8080"
protocol="org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol"
maxThreads="500"
minSpareThreads="50"
acceptCount="1000"
connectionTimeout="20000"
keepAliveTimeout="15000"
maxKeepAliveRequests="100"
compression="on"
compressableMimeType="text/html,text/xml,text/plain,application/json"/>重点参数说明：
| 参数 | 作用 |
|---|---|
| protocol | 使用 NIO2 异步 IO，提高并发处理能力 |
| maxThreads | 最大处理请求线程数 |
| minSpareThreads | 保持最小空闲线程 |
| acceptCount | 请求队列长度（超过后拒绝） |
| keepAliveTimeout | 长连接保持时间 |
| compression | 开启 gzip 压缩，减少带宽压力 |
3.2 使用全局 Executor
在 server.xml 中定义全局线程池并复用：
xml
<Executor name="tomcatThreadPool"
namePrefix="catalina-exec-"
maxThreads="500"
minSpareThreads="50"/>
<Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11Nio2Protocol"
executor="tomcatThreadPool"
acceptCount="1000" ... />这样可以避免多个 Connector 各自维护线程池导致资源浪费。
四、JVM 调优
4.1 堆内存和 GC 策略
对于电商网站建议配置 G1 GC，有更好的并发停顿控制：
bash
JAVA_OPTS="-Xms24g -Xmx24g \
-XX:+UseG1GC \
-XX:MaxGCPauseMillis=200 \
-XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 \
-XX:+ParallelRefProcEnabled \
-XX:+UnlockExperimentalVMOptions \
-XX:+DisableExplicitGC \
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError \
-XX:HeapDumpPath=/var/log/tomcat/heapdump.hprof"解释：
| JVM 参数 | 说明 |
|---|---|
| -Xms/=Xmx | 堆内存初始/最大值设置为 24GB |
| UseG1GC | 启用 G1 垃圾回收器，减少 STW 停顿 |
| MaxGCPauseMillis | 目标最大 GC 停顿时间 |
| InitiatingHeapOccupancyPercent | GC 开始触发阈值 |
4.2 永久代 / 元空间
bash
-XX:MetaspaceSize=512m -XX:MaxMetaspaceSize=1024m确保大量类加载不会触发频繁 Full GC。
五、操作系统内核与网络层优化
5.1 提升文件描述符限制
在 /etc/security/limits.d/tomcat.conf：
tomcat soft nofile 65536
tomcat hard nofile 131072并在 Tomcat 启动脚本中生效：
bash
ulimit -n 1310725.2 Sysctl 网络调优
在 /etc/sysctl.d/99‑tomcat.conf：
bash
# TCP 相关
net.core.somaxconn = 4096
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30
net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1
net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1
net.ipv4.tcp_syncookies = 1
# 文件句柄
fs.file-max = 2097152
# 增加可用端口范围
net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000使内核能够处理更多并发连接。
5.3 TCP 缓冲区调整
bash
net.core.rmem_max = 16777216
net.core.wmem_max = 16777216
net.ipv4.tcp_rmem = 4096 87380 16777216
net.ipv4.tcp_wmem = 4096 65536 16777216改善高带宽利用效率。
六、负载测试与评测
调优完成后再次使用 JMeter 进行压测（并发 1000，Ramp‑Up 120 s）：
| 指标 | 优化后 |
|---|---|
| 平均响应时间 | 210 ms |
| 95% 响应时间 | 360 ms |
| 吞吐量（Requests/sec） | 980 |
| 错误率 | 0.2% |
对比优化前结果：
| 指标 | 优化前 | 优化后 |
|---|---|---|
| 平均响应时间 | 750 ms | 210 ms |
| 吞吐量 | 480 | 980 |
| 错误率 | 3.4% | 0.2% |
从表中可看到，通过以上系统性优化，Tomcat 在高并发场景下的性能显著提升，响应速度更快且错误率大幅降低。
七、监控与持续调优
建议结合监控系统（如 Prometheus + Grafana、ELK）观测以下指标：
- Tomcat 线程池使用率
- JVM GC 延迟/频率
- 操作系统文件句柄使用率
- 网络队列和连接状态
根据监控数据定期调整线程池、GC 参数、内核参数，使系统在不同流量模式下持续稳定。
八、总结与实践建议
通过本文实践，我们在 CentOS 7 环境下对 Apache Tomcat 进行了如下关键优化：
- 采用高性能 NIO2 Connector 并调整线程池；
- 合理配置 JVM 堆内存及 G1 GC，改善 GC 停顿；
- 调整操作系统内核提高 TCP 与文件句柄能力；
- 结合负载测试验证调优效果并形成数据对比。
这些调优措施有助于电商网站在高并发场景下获得更稳定的性能表现。在实际生产环境中，建议结合业务访问模型、硬件规模以及监控反馈，不断迭代调优策略。